ترجمه فارسی مقاله عملگر عصبی معادلات انتگرال فردهولم (FIE-NO) برای مسائل ارزش مرزی داده محور

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Fredholm Integral Equations Neural Operator (FIE-NO) for Data-Driven Boundary Value Problems
عنوان مقاله به فارسی عملگر عصبی معادلات انتگرال فردهولم (FIE-NO) برای مسائل ارزش مرزی داده محور
نویسندگان Haoyang Jiang, Yongzhi Qu
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 16
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In this paper, we present a novel Fredholm Integral Equation Neural Operator (FIE-NO) method, an integration of Random Fourier Features and Fredholm Integral Equations (FIE) into the deep learning framework, tailored for solving data-driven Boundary Value Problems (BVPs) with irregular boundaries. Unlike traditional computational approaches that struggle with the computational intensity and complexity of such problems, our method offers a robust, efficient, and accurate solution mechanism, using a physics inspired design of the learning structure. We demonstrate that the proposed physics-guided operator learning method (FIE-NO) achieves superior performance in addressing BVPs. Notably, our approach can generalize across multiple scenarios, including those with unknown equation forms and intricate boundary shapes, after being trained only on one boundary condition. Experimental validation demonstrates that the FIE-NO method performs well in simulated examples, including Darcy flow equation and typical partial differential equations such as the Laplace and Helmholtz equations. The proposed method exhibits robust performance across different boundary conditions. Experimental results indicate that FIE-NO achieves higher accuracy and stability compared to other methods when addressing complex boundary value problems with varying numbers of interior points.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله ، ما یک روش جدید اپراتور عصبی (FIE-NO) معادله یکپارچه ای جدید (FIE-NO) ارائه می دهیم ، ادغام ویژگی های تصادفی فوریه و معادلات انتگرال فردولم (FIE) در چارچوب یادگیری عمیق ، متناسب با حل مشکلات ارزش مرزی داده محور (BVPS) با مرزهای نامنظم.بر خلاف رویکردهای محاسباتی سنتی که با شدت محاسباتی و پیچیدگی چنین مشکلاتی مبارزه می کنند ، روش ما با استفاده از یک طراحی الهام گرفته از فیزیک از ساختار یادگیری ، مکانیسم راه حل قوی ، کارآمد و دقیق را ارائه می دهد.ما نشان می دهیم که روش یادگیری اپراتور با هدایت فیزیک (FIE-NO) در پرداختن به BVP به عملکرد برتر می رسد.نکته قابل توجه ، رویکرد ما می تواند پس از آموزش فقط در یک شرایط مرزی ، در سناریوهای مختلف ، از جمله مواردی که دارای اشکال معادله ناشناخته و شکل های مرز پیچیده هستند ، تعمیم دهد.اعتبار سنجی تجربی نشان می دهد که روش FIE-NO در مثالهای شبیه سازی شده ، از جمله معادله جریان دارسی و معادلات دیفرانسیل جزئی معمولی مانند معادلات لاپلاس و هلمولتز عملکرد خوبی دارد.روش پیشنهادی عملکرد قوی را در شرایط مرزی مختلف نشان می دهد.نتایج تجربی نشان می دهد که FIE-NO در هنگام پرداختن به مشکلات ارزش مرز پیچیده با تعداد مختلف نقاط داخلی ، در مقایسه با سایر روشها به دقت و ثبات بالاتر می رسد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.